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AI原則を管理策へ:NIST AI RMFで作る文書回答AIの公開判断
架空の社内向け英語文書回答AIを例に、NIST AI RMFのGovern・Map・Measure・Manageをリスク台帳、100件の試験ゲート、証拠と停止判断へ落とし込む。件数と合格ラインはNISTの義務ではなく、チームが定める設計例。
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Content Credentialsを読み解く:C2PAが証明すること、しないこと
C2PAの署名とアセットの結び付きを実ファイルで検証する手順を解説。無効なマニフェスト、配信後の不一致、来歴の欠落を区別し、画像の真偽は別に確かめます。
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AIの消費電力をどう比べるか――業務単位で検証する計算表
「AIの質問1回当たり」ではなく、受理された業務1件当たりで比較する。架空の6区間の計測表と実行可能なPythonコードを使い、IT・施設入力、排出係数、学習分の配賦と測定の限界を整理します。
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LLMアプリのプロンプトキャッシュ:回答品質を保ちながら費用と待ち時間を減らす
公開マニュアルを参照するサポートAIを例に、共有できる接頭辞とアカウント情報の境界、架空の2件の費用・遅延計算、失敗時の検証方法を示す。
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エッジの小規模言語モデル:ローカルAIが有利になる条件
議事メモの担当者・作業・期限の抽出を例に、端末内・サーバー・ハイブリッドを比較。再現可能な評価手順と架空データで動くPython判定ゲートから、品質、オフライン、送信、電力、更新時の境界を見極めます。
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